/docs/source/guide_cn/graph-feature.rst

.. _guide_cn-graph-feature:

1.3 节点和边的特征
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:ref:`(English Version)<guide-graph-feature>`

:class:`~dgl.DGLGraph` 对象的节点和边可具有多个用户定义的、可命名的特征，以储存图的节点和边的属性。
通过 :py:attr:`~dgl.DGLGraph.ndata` 和 :py:attr:`~dgl.DGLGraph.edata` 接口可访问这些特征。
例如，以下代码创建了2个节点特征（分别在第5、8行命名为 ``'x'`` 、 ``'y'`` ）和1个边特征（在第6行命名为 ``'x'`` ）。

.. code-block:: python
    :linenos:

    >>> import dgl
    >>> import torch as th
    >>> g = dgl.graph(([0, 0, 1, 5], [1, 2, 2, 0])) # 6个节点，4条边
    >>> g
    Graph(num_nodes=6, num_edges=4,
          ndata_schemes={}
          edata_schemes={})
    >>> g.ndata['x'] = th.ones(g.num_nodes(), 3)               # 长度为3的节点特征
    >>> g.edata['x'] = th.ones(g.num_edges(), dtype=th.int32)  # 标量整型特征
    >>> g
    Graph(num_nodes=6, num_edges=4,
          ndata_schemes={'x' : Scheme(shape=(3,), dtype=torch.float32)}
          edata_schemes={'x' : Scheme(shape=(,), dtype=torch.int32)})
    >>> # 不同名称的特征可以具有不同形状
    >>> g.ndata['y'] = th.randn(g.num_nodes(), 5)
    >>> g.ndata['x'][1]                  # 获取节点1的特征
    tensor([1., 1., 1.])
    >>> g.edata['x'][th.tensor([0, 3])]  # 获取边0和3的特征
        tensor([1, 1], dtype=torch.int32)

关于 :py:attr:`~dgl.DGLGraph.ndata` 和 :py:attr:`~dgl.DGLGraph.edata` 接口的重要说明：

- 仅允许使用数值类型（如单精度浮点型、双精度浮点型和整型）的特征。这些特征可以是标量、向量或多维张量。
- 每个节点特征具有唯一名称，每个边特征也具有唯一名称。节点和边的特征可以具有相同的名称（如上述示例代码中的 ``'x'`` ）。
- 通过张量分配创建特征时，DGL会将特征赋给图中的每个节点和每条边。该张量的第一维必须与图中节点或边的数量一致。
  不能将特征赋给图中节点或边的子集。
- 相同名称的特征必须具有相同的维度和数据类型。
- 特征张量使用"行优先"的原则，即每个行切片储存1个节点或1条边的特征（参考上述示例代码的第10～11行）。

对于加权图，用户可以将权重储存为一个边特征，如下。

.. code-block:: python

    >>> # 边 0->1, 0->2, 0->3, 1->3
    >>> edges = th.tensor([0, 0, 0, 1]), th.tensor([1, 2, 3, 3])
    >>> weights = th.tensor([0.1, 0.6, 0.9, 0.7])  # 每条边的权重
    >>> g = dgl.graph(edges)
    >>> g.edata['w'] = weights  # 将其命名为 'w'
    >>> g
    Graph(num_nodes=4, num_edges=4,
          ndata_schemes={}
          edata_schemes={'w' : Scheme(shape=(,), dtype=torch.float32)})



相关API： :py:attr:`~dgl.DGLGraph.ndata`、 :py:attr:`~dgl.DGLGraph.edata`。